Dos grandes retos se interponen constantemente en el camino: la fragmentación de data entre equipos y sistemas aislados, y la falta de alineación en la lógica de data y las definiciones de los KPI. Estos problemas suelen pasar desapercibidos, pero tienen un profundo impacto en el éxito de cualquier iniciativa de cuadros de mando.

En este artículo, analizamos estos retos a través de un caso práctico real, destacando cómo los data fragmentados y la lógica incoherente suponen la mayor parte del esfuerzo en los proyectos de BI. Exploraremos el trabajo de backend oculto necesario, los obstáculos encontrados y las estrategias que utilizamos para ofrecer una solución escalable a una Compañia global de automoción.

Los principales retos: data fragmentados y lógica desalineada

Dos de los mayores obstáculos a la hora de crear cuadros de mando empresariales no son tecnológicos, sino estructurales: sistemas de data fragmentados y lógica empresarial desalineada.

Las grandes empresas suelen estar estructuradas de tal forma que fomentan el funcionamiento independiente entre departamentos, unidades de negocio o mercados geográficos. Si bien esto puede aportar flexibilidad a nivel local, plantea grandes dificultades cuando se trata de elaborar informes centralizados que abarquen toda la organización.

Según la encuesta CDOIQ de 2021 de Accenture y el MIT, el 37% de los directores de Data citaron la infraestructura aislada como el mayor reto para hacer realidad su visión de data (Accenture, 2021). Antes de poder elaborar informes, los equipos deben determinar dónde se encuentran los data , a quién pertenecen, cómo están estructurados y si son fiables. En muchos casos, la mera localización del conjunto de datos adecuado puede llevar semanas de idas y venidas entre departamentos.

Incluso una vez asegurados los data , suelen surgir problemas de alineación más profundos. Diferentes equipos o regiones a menudo utilizan definiciones ligeramente diferentes para el mismo KPI. Un equipo puede medir las conversiones semanales basándose en las acciones de los usuarios, y otro puede realizar el seguimiento utilizando los pedidos de productos. Si las definiciones no coinciden, resulta difícil crear cuadros de mando en los que confíen las partes interesadas. El resultado suele ser una falta de confianza en las cifras y una reticencia a confiar en el cuadro de mando para la toma de decisiones.

Este panorama fragmentado también hace que la preparación de data sea una tarea pesada, mucho antes de que comience cualquier visualización. Hay que dedicar mucho tiempo a limpiar, unir, normalizar y transformar los data brutos en un estado utilizable. No se trata sólo de una tarea técnica. A menudo requiere que varios equipos se pongan de acuerdo sobre la lógica que subyace a las métricas y las definiciones con las que trabajan. Sin este trabajo de base, ningún cuadro de mando puede proporcionar información fiable. Pero cuando se hace bien, permite la elaboración de informes escalables y fiables en los que varios equipos pueden basarse con confianza.

Estudio de caso - Creación de cuadros de mando: el camino hacia la implantación

VISIÓN GENERAL:

Artefact se encargó de crear cuadros de mando centralizados para un fabricante mundial de automóviles con el fin de mejorar la generación de informes en todas las regiones. Aunque el objetivo parecía claro: agilizar los análisis y proporcionar información en tiempo real, la realidad de la implantación en una organización descentralizada resultó ser más complicada de lo esperado.

RETO:

El negocio de la Compañiaestaba organizado por regiones y subdividido en mercados locales, cada uno de los cuales funcionaba con un alto grado de autonomía. Esto dio lugar a incoherencias no sólo en los sistemas utilizados, sino en las propias definiciones de los parámetros clave. Un ejemplo llamativo: mientras que un mercado definía una "venta en línea" como el momento en que se realizaba un pedido en el sitio web, un mercado vecino sólo la consideraba una venta una vez recibido el pago. Estas sutiles diferencias creaban importantes lagunas en los informes, especialmente cuando la dirección exigía vistas consolidadas a nivel regional. ¿Qué definición era la correcta? ¿Cómo se podían agregar data sin falsear los resultados?

SOLUCIÓN:
Para resolverlo, implantamos una plataforma data centralizada que garantizaba que todos los mercados y regiones se alineaban en definiciones y lógica de data compartidas. Para ello fue necesario rastrear cada KPI hasta su fuente de data original y trabajar con los equipos locales para unificar metodologías. El resultado no fue sólo un cuadro de mando, sino un cambio fundamental en la forma en que la Compañia trataba y confiaba en sus data, lo que permitió la elaboración de informes escalables y precisos en todos los equipos y regiones.

Principales factores de éxito y lecciones aprendidas

A través de los retos surgieron varios factores clave del éxito que ayudaron a llevar el proyecto a buen puerto:

  • Automatización de la recogida de data : Eliminación del esfuerzo manual que antes se dedicaba al manejo de archivos Excel y tablas dinámicas, garantizando la disponibilidad de data en tiempo real.
  • Análisis centralizados: data consolidados en un único cuadro de mandos, lo que permite una visión interfuncional sin fisuras.
  • Aceleración de las funciones de elaboración de informes: El tiempo de generación de informes se redujo de un día a una hora.

Lecciones aprendidas:

  • La alineación de backend y frontend es crucial: Los requisitos técnicos a menudo evolucionan durante el proyecto, lo que subraya la necesidad de una coordinación temprana entre la ingeniería de data y el diseño del cuadro de mandos.
  • Las limitaciones de las herramientas pueden condicionar la solución: La plataforma de BI de terceros tenía limitaciones de personalización, lo que exigía soluciones creativas y gestionar las expectativas de las partes interesadas.
  • La gestión del cambio forma parte del trabajo: Muchos empleados se mostraron reacios a abandonar Excel, lo que pone de manifiesto la necesidad de formación proactiva, apoyo y comunicación clara para impulsar la adopción.

El papel de Artefactpara resolver estos retos

En Artefact, estamos especializados en superar estos retos fomentando la colaboración, garantizando la coherencia de data y ofreciendo soluciones de BI impactantes. En este proyecto, nuestro equipo alineó con éxito múltiples departamentos para:

  • Estandarizar las definiciones de los KPI: Facilitamos los debates entre los equipos para crear un conjunto de indicadores de rendimiento universalmente aceptados.
  • Unificación del formato de Data : Nuestros expertos racionalizaron las estructuras de data en las distintas regiones, eliminando las incoherencias que antes obstaculizaban el análisis.
  • Acabar con los compartimentos estancos: al integrar las fuentes de data en una plataforma centralizada, facilitamos información en tiempo real y transparencia a todos los equipos.
  • Una solución escalable: Creamos una plataforma de fuente única de la verdad con más de 20 cuadros de mando dinámicos, que proporciona a las partes interesadas herramientas de generación de informes intuitivas y en tiempo real.
  • Adopción y formación: Una vez establecidas las capacidades de información, organizamos una serie de cursos de formación para garantizar la adopción de las herramientas y su incorporación a las actividades cotidianas de las partes interesadas.

Aprovechando la experiencia de Artefact, transformamos el enfoque de la Compañiahacia data, ayudándoles a ir más allá de los informes fragmentados hacia un ecosistema analítico verdaderamente integrado.

Reflexiones finales: La creación de capacidades analíticas y de elaboración de informes empieza por construir la base de data adecuada

En las grandes organizaciones, los mayores obstáculos para la eficacia de los cuadros de mando rara vez son visuales o técnicos, sino estructurales. Los sistemas fragmentados, las definiciones incoherentes de KPI y los equipos aislados crean un nivel de complejidad que ninguna herramienta de front-end puede resolver por sí sola.

Como demostró este proyecto, resolver estos retos requiere algo más que herramientas. Exige la alineación de todos los departamentos, una comprensión compartida de la lógica de data y el compromiso de crear bases de data sólidas antes de crear un solo gráfico. La mayor parte del esfuerzo recae en el backend, pero ese esfuerzo da sus frutos al permitir cuadros de mando escalables en los que los equipos confían, adoptan y utilizan para tomar decisiones reales.

Para las empresas que buscan madurar sus capacidades analíticas, el mensaje es claro: inviertan en el duro trabajo de unificar y preparar sus data. Una vez hecho esto, los cuadros de mando se convierten en la parte fácil.